典型相關(guān)分析及其在外語教育研究中的應(yīng)用

李光澤

(福建師范大學(xué) 外國(guó)語學(xué)院，福州 350007)

典型相關(guān)分析及其在外語教育研究中的應(yīng)用

李光澤

(福建師范大學(xué) 外國(guó)語學(xué)院，福州 350007)

定量實(shí)證研究在我國(guó)外語教育研究領(lǐng)域取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，但也暴露了方法論方面的一些問題，因而加強(qiáng)外語教育研究方法論的訓(xùn)練仍是一項(xiàng)長(zhǎng)期而艱巨的基礎(chǔ)性工作。通過介紹典型相關(guān)分析(Canonical Correlation Analysis)并結(jié)合實(shí)例詳細(xì)討論其在外語教育研究中的具體應(yīng)用表明，作為研究?jī)山M變量相關(guān)關(guān)系的多元統(tǒng)計(jì)分析方法，典型相關(guān)分析在處理兩組變量的相關(guān)性問題上明顯優(yōu)于簡(jiǎn)單相關(guān)分析、多元回歸分析和因素分析。而且，由于外語學(xué)習(xí)過程的多因素特征，典型相關(guān)分析在外語教育研究領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。

典型相關(guān)分析;基本原理;SPSS軟件操作;外語學(xué)習(xí);外語教育研究

一、引言

桂詩春和寧春巖曾對(duì)我國(guó)《外語教學(xué)與研究》《外國(guó)語》《外語界》《現(xiàn)代外語》等四本外語類核心期刊中的755篇文章加以統(tǒng)計(jì)和分析，結(jié)果發(fā)現(xiàn)80%的文章不依賴數(shù)據(jù)，大多使用簡(jiǎn)單的思辨方法［1］，而同一時(shí)期西方應(yīng)用語言學(xué)的主流研究方法卻是定量研究或者說是基于數(shù)據(jù)的［2］。我國(guó)外語研究者的成果難登大雅之堂，其中最為根本的原因是缺乏方法論，尤其是研究設(shè)計(jì)與統(tǒng)計(jì)分析方面的訓(xùn)練。隨著一些高校研究方法及統(tǒng)計(jì)學(xué)課程的陸續(xù)開設(shè)，以及相應(yīng)的研究方法和統(tǒng)計(jì)教材的出版(如桂詩春、寧春巖的《語言學(xué)方法論》，劉潤(rùn)清的《外語教學(xué)中的研究方法》，文秋芳的《應(yīng)用語言學(xué)研究方法與論文寫作》，李紹山的《語言研究中的統(tǒng)計(jì)學(xué)》等)，我國(guó)外語教育的定量實(shí)證研究取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步，對(duì)外語類核心期刊(2000—2009年)的最新統(tǒng)計(jì)顯示定量實(shí)證研究在我國(guó)外語教育研究中處于主導(dǎo)地位［3］。然而，一些研究也暴露了嚴(yán)重的統(tǒng)計(jì)誤用或亂用現(xiàn)象，其中有統(tǒng)計(jì)方法運(yùn)用不恰當(dāng)問題［4－5］，甚至出現(xiàn)虛構(gòu)統(tǒng)計(jì)推斷結(jié)果問題［6］。可見，加強(qiáng)我國(guó)外語教育研究方法的教學(xué)與訓(xùn)練依然任重道遠(yuǎn)。

典型相關(guān)分析(Canonical Correlation Analysis)是研究?jī)山M變量之間相關(guān)關(guān)系的多元分析方法。早在1936年，Hotelling就首先提出這種方法的基本思想和分析框架［7］。然而，典型相關(guān)分析的實(shí)際應(yīng)用是直到統(tǒng)計(jì)軟件的問世之后才開始的。雖然，典型相關(guān)分析目前已經(jīng)在教育學(xué)、心理學(xué)、行為科學(xué)和社會(huì)學(xué)等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用，但在外語教育研究領(lǐng)域的具體應(yīng)用屈指可數(shù)。不過，隨著外語教育研究的深入，需要納入考察的因素將不斷增加，典型相關(guān)分析的應(yīng)用也會(huì)越來越廣泛。外語學(xué)習(xí)不僅涉及語言能力和語用能力的中介語系統(tǒng)，還受到智力、年齡、性別、學(xué)能、動(dòng)機(jī)、策略、風(fēng)格等學(xué)習(xí)者內(nèi)部因素以及包括社會(huì)環(huán)境、家庭環(huán)境、學(xué)校環(huán)境、課堂環(huán)境和教學(xué)方法的學(xué)習(xí)者外部因素的影響［8］，這就意味著外語教育研究必然要考察這些因素和它們之間可能存在的關(guān)系，及其對(duì)外語學(xué)習(xí)者語言能力發(fā)展的影響?？梢灶A(yù)見，涉及多個(gè)因素或多個(gè)變量的典型相關(guān)分析在外語教育研究領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。本文的目的在于介紹典型相關(guān)分析的基本思想、適用對(duì)象和范圍以及具體的SPSS統(tǒng)計(jì)軟件操作，并結(jié)合一項(xiàng)有關(guān)外語學(xué)習(xí)的研究案例剖析典型相關(guān)分析的實(shí)際應(yīng)用。

二、典型相關(guān)分析概述

在外語教育研究中，需要研究?jī)山M變量之間關(guān)系的情況頗為常見，例如外語學(xué)習(xí)的學(xué)習(xí)觀念與學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)的關(guān)系研究［9］，其中，學(xué)習(xí)觀念包括語言學(xué)習(xí)的價(jià)值與性質(zhì)、講話的自信心、正式的結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)、語言學(xué)習(xí)能力等4個(gè)維度，學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)含有自我效能、功利性行為目標(biāo)、工作－回避目標(biāo)傾向、掌握目標(biāo)傾向、自我與社會(huì)行為目標(biāo)、控制焦點(diǎn)等6個(gè)維度。又如英語學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)策略與課堂行為之間的關(guān)系研究［10］，同樣涉及兩組變量，其中，學(xué)習(xí)策略包括記憶策略、認(rèn)知策略、補(bǔ)償策略、元認(rèn)知策略、情感策略、社會(huì)策略等6個(gè)方面，課堂行為包括口頭參與、學(xué)習(xí)取向、爭(zhēng)強(qiáng)好勝、尋求幫助、自我表露、自信、與同學(xué)交往等7個(gè)方面。

要探討上述研究中兩組變量之間的關(guān)系，哪種數(shù)據(jù)分析方法最為合適呢?根據(jù) Cooley和Lohnes《多元數(shù)據(jù)分析》一書的相關(guān)討論［11］，可以嘗試以下幾種統(tǒng)計(jì)分析方法。第一種是使用簡(jiǎn)單相關(guān)分析(simple correlation)來確定兩組變量中各個(gè)變量之間的相關(guān)程度，兩組中各變量之間的相關(guān)程度可能很高，但其結(jié)果無法使我們理解兩組變量之間的整體性、實(shí)質(zhì)性關(guān)系。第二種是多元回歸分析(multiple regression)，即以第一組變量為預(yù)測(cè)變量，另一組中的一個(gè)變量為被預(yù)測(cè)變量。這種分析方法需要多次運(yùn)行回歸分析，不足之處是多次操作多元回歸分析難以避免統(tǒng)計(jì)中一類錯(cuò)誤(TypeⅠerror)的產(chǎn)生，同時(shí)也僅僅考察了兩組變量在一個(gè)方向上的關(guān)系。第三種分析方法是先分別進(jìn)行組內(nèi)的因素分析(factor analysis)，然后用產(chǎn)生的因素分?jǐn)?shù)做相關(guān)分析。這種分析方法也有較大局限性，因?yàn)橐蛩胤治鲋魂P(guān)心抽取組內(nèi)的共同變異(common variance)，對(duì)于可能出現(xiàn)確定兩組變量關(guān)系至關(guān)重要的特定變異(specific variance)沒有抽出，因此有可能導(dǎo)致構(gòu)成兩組變量共同變異的一些重要成分的喪失。

典型相關(guān)分析能夠克服以上統(tǒng)計(jì)分析方法的諸多不足，凸現(xiàn)分析這類變量組之間關(guān)聯(lián)程度的優(yōu)越性。典型相關(guān)分析方法探究的是兩組變量之間整體的線性相關(guān)關(guān)系，即將每一組變量視為一個(gè)整體加以考察而不是分析組內(nèi)各個(gè)變量。從理論上講，典型相關(guān)分析借用了主成分分析(Principal Components Analysis)降維的思想，分別對(duì)兩組變量抽取主成分，然后使得兩組變量所抽取的主成分之間的相關(guān)程度最大化，而同一組內(nèi)抽取的各主成分互不相關(guān)。典型相關(guān)分析正是利用其中兩組變量所抽取的主成分的相關(guān)系數(shù)描述兩組變量整體的相關(guān)關(guān)系。

在具體分析過程中，盡管兩組變量之間的關(guān)系是雙向的，人們通常把兩組變量分別稱為預(yù)測(cè)變量組(predictor variables set)和效標(biāo)變量組(criterion variables set)，所包含的變量也相應(yīng)被稱為預(yù)測(cè)變量(predictor variable)和效標(biāo)變量(criterion variable)。從兩組變量中抽取產(chǎn)生的主成分之間的相關(guān)就是典型相關(guān)，主成分也相應(yīng)被稱為典型變量(canonical variates)，它們之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)為典型相關(guān)系數(shù)(canonical correlations)。第一對(duì)典型相關(guān)的相關(guān)程度最高，隨后的典型相關(guān)系數(shù)依次變小。典型相關(guān)分析產(chǎn)生的典型相關(guān)的對(duì)數(shù)(pairs)與兩組中較少的變量數(shù)相一致。具體說來，典型相關(guān)分析可以實(shí)現(xiàn)三個(gè)層次的分析［12］(見圖1):

(1)探討各對(duì)典型變量是否顯著相關(guān)，如典型變量P1與C1，P2與C2;

(2)探討每個(gè)原始變量與他們相對(duì)應(yīng)的典型變量之間的相關(guān)程度，如原始變量X1、X2、X3與典型變量 P1，原始變量 Y1、Y2與典型變量 C1，等等;

(3)探討各典型變量對(duì)兩個(gè)原始變量組整體的變異解釋程度，如典型變量P1對(duì)原始變量組P的變異解釋，以及對(duì)原始變量組C的變異解釋，等等。

圖1 變量組P與變量組C的典型相關(guān)分析

三、典型相關(guān)分析的SPSS統(tǒng)計(jì)軟件操作

典型相關(guān)分析可以通過SPSS、STATA和SAS等統(tǒng)計(jì)軟件實(shí)現(xiàn)，本文僅介紹常用的SPSS統(tǒng)計(jì)軟件操作。在SPSS中，有兩種方法可進(jìn)行典型相關(guān)分析，第一種是采用MANOVA分析，第二種是使用專門的典型相關(guān)分析宏程序。這兩種方法都是運(yùn)行簡(jiǎn)單的命令來完成分析。兩種命令程序分別如下(前面是MANOVA分析，后面是CANCORR宏程序):

在輸入命令語句的過程中要注意幾點(diǎn)。關(guān)于MANOVA分析，效標(biāo)變量(Y1和 Y2)應(yīng)置于WITH之前，而預(yù)測(cè)變量(X1，X2和X3)則緊跟其后。在CANCORR宏程序里，INCLUDE命令用于讀入典型相關(guān)的宏程序，宏程序所處的位置可能隨著SPSS的安裝目錄變化而有所不同。此外，INCLUDE和CANCORR兩個(gè)命令均應(yīng)以實(shí)句點(diǎn)(.)結(jié)束。輸入上述程序后，選擇菜單Run→all運(yùn)行程序，即可獲得典型相關(guān)分析的統(tǒng)計(jì)結(jié)果。

兩種方法分析所輸出的結(jié)果指標(biāo)略有不同，本文只列舉CANCORR宏程序分析的結(jié)果。運(yùn)行宏程序后，輸出的結(jié)果指標(biāo)包括:

①第一組(預(yù)測(cè)變量組)組內(nèi)變量之間的相關(guān)系數(shù);②第二組(效標(biāo)變量組)組內(nèi)變量之間的相關(guān)系數(shù);③第一組和第二組變量之間的相關(guān)系數(shù);④典型變量之間的相關(guān)系數(shù);⑤ 典型相關(guān)系數(shù)顯著性檢驗(yàn);⑥ 第一組的標(biāo)準(zhǔn)化典型相關(guān)系數(shù)(Standardized Canonical Coefficients);⑦ 第一組的原始典型系數(shù)(Raw Canonical Coefficients);⑧ 第二組的標(biāo)準(zhǔn)化典型相關(guān)系數(shù)(Standardized Canonical Coefficients);⑨第二組的原始典型系數(shù)(Raw Canonical Coefficients);⑩第一組的典型負(fù)載系數(shù)(Canonical loadings);? 第一組的交叉負(fù)載系數(shù)(Cross loadings);? 第二組的典型負(fù)載系數(shù)(Canonical loadings);? 第二組的交叉負(fù)載系數(shù)(Cross loadings);? 第一組各典型變量對(duì)第一原始變量組的變異解釋程度;? 第一組各典型變量對(duì)第二原始變量組的變異解釋程度;? 第二組各典型變量對(duì)第二原始變量組的變異解釋程度;?第二組各典型變量對(duì)第一原始變量組的變異解釋程度。

在上述的結(jié)果中，④、⑤、⑥、⑦、⑧和⑨屬于第一層次的典型變量之間相關(guān)情況分析;⑩、?、?和?屬于第二層次的原始變量與典型變量相關(guān)程度分析;?、?、?和?屬于第三層次的典型變量對(duì)原始變量組的變異解釋程度分析。另外，上述中有三個(gè)術(shù)語常見于典型相關(guān)分析:一是“標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)”，反映原始變量在典型變量中所占典型權(quán)重的大小;二是“典型負(fù)載系數(shù)”，是指原始變量與典型變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)系數(shù)，反映原始變量與典型變量的共同方差;三是“交叉負(fù)載系數(shù)”，是指一個(gè)組中的原始變量與另一組中的典型變量之間的簡(jiǎn)單相關(guān)關(guān)系，反映一組的原始變量與另一組典型變量的共同方差。

四、典型相關(guān)分析的具體應(yīng)用:以高一虹等的研究為例

以典型相關(guān)分析為關(guān)鍵詞在中國(guó)期刊網(wǎng)查詢，結(jié)果發(fā)現(xiàn)目前國(guó)內(nèi)應(yīng)用典型相關(guān)分析開展外語教育實(shí)證研究?jī)H有三例［10，13，14］。本文以高一虹等(2002)的《大學(xué)本科生英語學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)類型與自我認(rèn)同變化的關(guān)系》為例解析典型相關(guān)分析在外語教育研究領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用［13］。在這項(xiàng)研究中，動(dòng)機(jī)類型包括7個(gè)維度(變量):內(nèi)在興趣、成績(jī)動(dòng)機(jī)、情景動(dòng)機(jī)、出國(guó)動(dòng)機(jī)、社會(huì)責(zé)任動(dòng)機(jī)、個(gè)人發(fā)展和信息媒介動(dòng)機(jī)。自我認(rèn)同變化類型則包含了6個(gè)維度(變量):自信心變化、削減性變化、生產(chǎn)性變化、附加性變化、分裂性變化和零變化。如果要把握動(dòng)機(jī)類型與自我認(rèn)同類型的整體關(guān)系，或者要弄清哪些動(dòng)機(jī)類型與哪些自我認(rèn)同類型相關(guān)最大化，正如Cooley和Lohnes(1971)一書所指出的，簡(jiǎn)單相關(guān)分析和多元回歸分析難于勝任，而典型相關(guān)分析使得回答這樣的問題成為可能［11］。

通過典型相關(guān)分析所獲得的結(jié)果可以粗略分為三大部分，即典型相關(guān)的三個(gè)層次分析:一是典型相關(guān)系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)，典型相關(guān)系數(shù)反映典型變量之間的相關(guān)程度;二是標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)和典型負(fù)載系數(shù)，它們反映原始變量(觀測(cè)變量)對(duì)典型變量的解釋力;三是典型冗余分析，冗余系數(shù)反映典型變量對(duì)原始變量組的貢獻(xiàn)力。

1.典型相關(guān)系數(shù)及顯著性檢驗(yàn)

這項(xiàng)研究一共抽取了6對(duì)典型相關(guān)(動(dòng)機(jī)類型的典型變量由X1到X6表示，自我變化的典型變量由Y1到Y(jié)6表示)，隨后的顯著性檢驗(yàn)表明，只有前4對(duì)典型變量顯著相關(guān)(P=0.000)，見表1。英語學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)與自我認(rèn)同變化的關(guān)系主要反映在這4對(duì)典型相關(guān)關(guān)系上，因而它們是主要考察分析的對(duì)象。4對(duì)典型相關(guān)系數(shù)依次為:0.681(X1 － Y1)，0.367(X2 － Y2)，0.317(X3 － Y3)，0.232(X4－Y4)。

表1 典型相關(guān)系數(shù)及顯著性

2.標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)和典型負(fù)載系數(shù)

這部分主要反映了原始變量和典型變量之間的關(guān)系，即權(quán)重和相關(guān)程度(見表2)。典型負(fù)載系數(shù)反映原始觀測(cè)變量對(duì)典型變量的總影響，而標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)則反映原始觀測(cè)對(duì)典型變量的直接影響，即扣除與其它變量的共同作用后，原始變量對(duì)典型變量的影響。在第一對(duì)典型相關(guān)(X1－Y1)中，典型變量X1主要代表的觀測(cè)變量是內(nèi)在興趣(典型負(fù)載系數(shù)(簡(jiǎn)稱CL)為0.86，標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)(簡(jiǎn)稱SC)為0.674)，而典型變量Y1主要代表的觀測(cè)變量是生產(chǎn)性變化(CL為0.883，SC為0.577)。在第二對(duì)典型相關(guān)(X2－Y2)中，典型變量X2主要代表個(gè)人發(fā)展動(dòng)機(jī)(CL為0.846，SC為0.897)，典型變量Y2主要代表的原始觀測(cè)變量則是自信心變化(CL為 －0.784，SC為 －0.997)。

在第三對(duì)典型相關(guān)(X3－Y3)中，典型變量X3主要代表的原始觀測(cè)變量包括成績(jī)動(dòng)機(jī)(CL為 －0.565，SC為 －0.429)、情景動(dòng)機(jī)(CL為－0.61，SC為－0.52)和出國(guó)動(dòng)機(jī)(CL為0.593，SC為0.601)，典型變量Y3主要代表的觀測(cè)變量包含削減性變化(CL為－0.718，SC為－0.530)和分裂性變化(CL為 －0.748，SC為 －0.483)。在第四對(duì)典型相關(guān)(X4－Y4)中，典型變量X4主要代表的觀測(cè)變量是社會(huì)責(zé)任動(dòng)機(jī)(CL為0.755，SC為0.834)，典型變量Y4主要代表的觀測(cè)變量是分裂性變化(CL為0.459，SC為0.683)和生產(chǎn)性變化(CL為0.409，SC為0.836)。

根據(jù)上述分析，可進(jìn)一步構(gòu)建典型相關(guān)分析路徑模型［13］，見圖2。在圖2中，每個(gè)典型變量根據(jù)自身的特點(diǎn)賦予了相應(yīng)的名稱，以便分析和理解。典型相關(guān)模型清晰地展現(xiàn)了大學(xué)生英語學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)與自我認(rèn)同變化的內(nèi)在關(guān)系，尤其是哪些學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)類型與哪些自我認(rèn)同類型密切關(guān)聯(lián)，例如內(nèi)在興趣動(dòng)機(jī)越強(qiáng)的學(xué)生在生產(chǎn)性、附加性自我認(rèn)同方面的變化就越大，個(gè)人發(fā)展動(dòng)機(jī)主要對(duì)學(xué)生的自信產(chǎn)生影響，等等。

表2 標(biāo)準(zhǔn)化典型系數(shù)和典型負(fù)載系數(shù)

圖2 英語學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)與自我認(rèn)同變化的典型相關(guān)分析路徑模型

3.典型冗余分析

冗余分析反映典型變量對(duì)原始變量組整體的變異解釋程度，即典型相關(guān)的第三層次分析，分為組內(nèi)變異解釋和組間變異解釋。由表3可見，來自動(dòng)機(jī)類型的典型變量X1、X2、X3、X4分別可以解釋動(dòng)機(jī)變量組的31.95%、13.91%、21.58%和9.41%，4個(gè)典型變量累積可以解釋動(dòng)機(jī)變量組的76.85%。同時(shí)，這4個(gè)典型變量分別還可以解釋自我認(rèn)同變化變量組的14.81%、1.88%、2.17%和0.508%，累積解釋為19.36%。同樣，來自自我認(rèn)同變化的典型變量Y1、Y2、Y3、Y4分別可以解釋自我認(rèn)同變量組的22.33%、13.59%、15.75%和12.69%，累積解釋達(dá)64.37%，還可以分別解釋動(dòng)機(jī)類型變量組的10.35%、1.83%、1.58%和0.69%，累積解釋為14.45%。通過冗余分析可以看出典型變量對(duì)原始變量組的整體影響，而其解釋程度則說明還存在沒有納入分析但發(fā)生作用的一些其它因素。

表3 典型冗余分析

顯而易見，上述的典型相關(guān)分析使得涉及13個(gè)變量的英語學(xué)習(xí)動(dòng)機(jī)類型與自我認(rèn)同變化的深層關(guān)系和整體圖景變得清晰，易于把握，最終得出兩個(gè)重要的研究發(fā)現(xiàn):內(nèi)在興趣動(dòng)機(jī)與生產(chǎn)性、附加性變化聯(lián)系密切;個(gè)人發(fā)展動(dòng)機(jī)與自信變化相關(guān)聯(lián)。

五、結(jié)語

從以上有關(guān)典型相關(guān)分析的介紹和實(shí)例剖析，可以得出:(1)作為研究?jī)山M變量相關(guān)關(guān)系的多元分析方法，典型相關(guān)分析容許包含多個(gè)預(yù)測(cè)變量和多個(gè)效標(biāo)變量;(2)在處理兩組變量的相關(guān)性時(shí)，典型相關(guān)分析明顯優(yōu)于簡(jiǎn)單相關(guān)分析、多元回歸分析和因素分析;(3)由于外語學(xué)習(xí)過程的多因素特征，典型相關(guān)分析在外語教育研究領(lǐng)域具有良好的應(yīng)用前景;(4)典型相關(guān)分析的SPSS統(tǒng)計(jì)軟件操作簡(jiǎn)單易學(xué)，有利于外語研究者的掌握和應(yīng)用。另外，有一點(diǎn)需要指出的是，典型相關(guān)分析的實(shí)質(zhì)是探索性的，這就限定它的適用范圍，主要用于揭示多個(gè)變量之間的關(guān)系。因此，在發(fā)現(xiàn)了變量之間的基本關(guān)系，同時(shí)有了比較完善的理論框架之后，應(yīng)該考慮換用更加精確的統(tǒng)計(jì)分析工具，如具有理論模型驗(yàn)證性質(zhì)的結(jié)構(gòu)方程模型等。

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Conducting and Interpreting Canonical Correlation Analysis in Foreign Language Education Research

LI Guang-ze
(School of Foreign Languages，F(xiàn)ujian Normal University，F(xiàn)uzhou 350007，China)

This article introduces the statistic principles，SPSS operations and an applied example of Canonical Correlation Analysis(CCA).CCA is a multivariate statistical model that facilitates the study of interrelationships among multiple independent variables and multiple dependent variables.In CCA，there are three layers of analysis:(1)to explore whether pairs of canonical variates are significantly related;(2)to find out how the predictor variables relate to their respective canonical variates，and how the criterion variables relate to their respective canonical variates;and(3)to see how the variables on each side relate to the canonical variates on the other side.The article concludes by pointing out the implications and applicability of CCA for foreign language education research.

Canonical Correlation Analysis;basic principles;SPSS operations;foreign language learning;

G64

A

1674－8425(2012)03－0113－07

2011－11－17

福建省教育廳社科項(xiàng)目(JA10108S)。

李光澤(1975—)，男，福建德化人，博士，講師，研究方向:心理語言學(xué)。

(責(zé)任編輯 魏艷君)

foreign language education research